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구조 방정식 모델을 사용하여 관측 변수와 잠재 변수 간의 관계 파악

방법을 확인하세요:

• SEM의 기본을 이해하세요
  • 확인적 요인 분석(CFA) – 측정 변수가 구성 요소의 수를 얼마나 잘 나타내는지 테스트하고 이론을 확인하거나 기각하는 다변량 통계 절차
  • 경로 분석 - 두 개 이상의 일반 모델을 비교하고 다이어그램 흐름도를 사용하여 경로 및 인과 관계를 모델링하는 상관 행렬에서 구축된 회귀 모델의 확장
  • 구조방정식모형(SEM) – 요인분석과 다중회귀분석을 결합하여 측정변수와 잠재구성요소 간의 구조적 관계를 분석하고 단일분석에서 다중적이고 상호관련된 종속성을 추정하는 다변량 통계분석 기법
• 산업 사례 연구를 사용하여 모델을 선택하고 측정 영역을 처리합니다.
  • 3개 패널로 구성된 SEM 창(목록에서 시작, 목록으로, 다이어그램)을 탐색합니다.
  • SEM을 사용하여 측정에 내장된 오류가 있는지 확인하세요.
  • 제한 모델과 독립 모델 결과를 조사하고 비교하는 방법을 이해합니다.
  • 모델을 실행하기 전에 여러 모델을 반복적으로 구축하고 요구 사항 규칙 상태를 해석합니다.
  • 모델 통계와 보고서 경고를 찾아 해석한 다음 필요한 경우 모델을 수정하거나 다시 실행합니다.
  • 변수별로 필터링하려면 로컬 데이터 필터를 사용하세요.
  • 요인 점수를 저장하고 잠재 변수를 관찰 변수에 적용합니다.
• 스포츠 사례 연구를 사용하여 가설을 테스트하기 위해 SEM을 사용하세요

참고: 36:43에 Q&A가 포함되었습니다.

자원

• SEM JMP 디스커버리 프레젠테이션 및 블로그

고급 통계 모델링